高速公路改扩建施工区安全风险感知和预警

　　一.案例背景及意义

　　随着我国高速公路网络的快速发展，改扩建工程日益增多。据交通运输部统计，截至2024年年底，我国高速公路里程为19.07万公里。其中，建成通车较早的高速公路面临交通流量饱和、通行能力不足的问题。根据《国家公路网规划(2013-2030年)》和各省交通发展规划，未来将有大量高速公路需要实施改扩建。开展高速公路改扩建工作，对于缓解一些早期建设的高速公路交通流量持续高位运行的压力，提高路网通行能力，打破部分路段路网出行的交通瓶颈，降低运输时间成本和物流成本，提升高速公路路网整体服务水平，为经济发展保驾护航，具有非常重要的意义。

　　但改扩建高速公路施工有一个亟需解决的问题就是高速公路施工区交通流的安全、高效通行，高速公路施工时需要对施工的部分行车道进行封闭，从而保证施工人员和施工机械正常施工所需要的空间，因此在进行高速公路施工作业的同时，必然对高速公路的车辆通行产生影响。传统交通工程理论技术对改扩建施工区的安全风险感知和预警仍存在以下难题：(1)改扩建施工区环境复杂，存在大量临时设施、施工车辆和可变车道标识，仅依靠单一传感器无法满足高精度风险感知;(2)改扩建施工区交通流紊乱、换道行为频发，受反应时间、视野范围与环境感知不确定性的制约，极易发生事故，缺乏交通安全风险的精准预警技术。如何在保证改扩建高速公路施工作业区安全施工的同时，保证施工区车辆的安全、高效通过成为我国公路交通运输建设的关键点，顺利解决这一问题将有助于我国的经济发展。在此行业背景下，亟需实现改扩建高速公路施工区安全风险感知的准确感知，攻克改扩建高速公路施工区交通风险的精准预警，助力高速公路运输的高效、安全发展以及智慧化升级、改造。

　　二，案例目标

　　(1)开发适用于改扩建高速公路场景的多源数据融合分析技术，构建基于雷视深度融合的智能监测系统，实现高精度、高可靠性、大容量的交通目标检测及风险感知，为改扩建工程交通安全管控提供技术支撑。

　　(2)采用基于PERL的换道轨迹预测方法，融合了物理模型和残差学习模型，以物理模型构建先验知识框架，利用残差学习模型修正误差，精准的提前识别并预警潜在车辆冲突，避免由于突发变道引发的碰撞事故，从而保障车辆的行车安全。

　　三案例技术方法设计

　　本案例分为高速公路改扩建施工区安全风险感知和安全风险预警两部分内容，由长沙理工大学和中咨泰克交通工程集团有限公司共同完成方法设计和成果研究。

　　1高速公路改扩建施工区安全风险感知

　　本方法采用分层解耦的技术架构设计，基于雷视一体机构建真正的数据深度融合检测与风险感知。方法架构从底层到上层依次包含数据采集、预处理、时空标定、深度融合、风险感知等核心功能层，确保各模块的独立性和可扩展性。

　　在数据采集层面，系统集成80GHz毫米波雷达与三路视频传感器实现多模态数据同步采集。雷达子系统以10Hz频率输出精确的WGS84大地坐标位置、三维速度矢量和雷达截面积等物理特征，三路视频子系统以25fps提供定焦通道的高精度成像、变焦通道的远距离目标检测和补盲通道的大视场角覆盖，形成全方位的感知能力。

　　数据预处理层采用专门优化的算法处理异构传感器数据。80GHz毫米波雷达采用三级FFT处理架构实现距离-多普勒-角度的精确测量，结合改进的自适应CFAR检测算法提高目标检测精度。视频处理基于WeatherNet恶劣天气感知架构，通过ADC非对称方向卷积模块提供空间鲁棒性，CSDM级联共享权重扩张模块实现多尺度特征提取，FSDAM频率分离双注意力模块进行频域前景背景分离，确保在复杂天气条件下的稳定检测性能。

　　时空标定采用交通目标自标定技术，突破传统依赖专用设备的局限，利用道路正常行驶车辆作为动态标定目标。系统建立以WGS84大地坐标系为统一基准的时空对齐框架，通过多维代价函数和递推最小二乘算法实现标定参数的在线动态更新，同时采用线性插值算法解决10Hz雷达与25fps视频的异步数据融合问题。

　　深度融合层构建特征级-目标级-决策级的三层融合架构，彻底突破现有产品仅在决策层简单融合的技术瓶颈。通过跨模态注意力机制实现雷达物理特征与WeatherNet视频特征的深度结合，建立统一的目标表示模型，采用环境自适应权重分配算法根据天气条件、目标距离和传感器质量动态调整融合策略，确保在各种环境下都能获得最佳融合效果。

　　风险感知层基于深度融合特征实现六类交通目标的精确检测与分类，针对改扩建高速公路的复杂施工环境设计专用检测模块。系统能够实现停车事件、异常行为、慢行检测等多种交通事件的智能感知，为改扩建场景的交通风险感知提供全面支撑。

　　2高速公路改扩建施工区安全风险预警

　　本部分研究主要包含面向高速公路改扩建区域的驾驶行为谱构建和换道轨迹预测方法两部分。

　　在高速改扩建区域驾驶行为谱构建上，首先明确驾驶行为谱特征指标，涵盖驾驶风格、驾驶技能、驾驶行为三类。通过聚类分析法划分驾驶风格，构建回归函数计算驾驶行为特征值，二者结合完成驾驶技能特征划分;针对高速公路改扩建区域，提出危险驾驶行为谱风险度量指标，覆盖急打方向、猛踩踏板、危险跟驰、蛇形驾驶和速度不稳等典型行为;运用四分位差法确定危险驾驶行为特征参数阈值，借助CRITIC赋权法计算危险驾驶行为特征值，采用斯皮尔曼相关系数计算特征参数之间的相关性系数，最终构建起完整的合流区驾驶行为谱及危险驾驶行为分析体系。

　　面向高速公路改扩建区域提出基于PERL的换道轨迹预测方法，如图1所示，首先考虑到换道车辆前车对换道过程速度的影响、换道过程中车辆的动态交互行为和目标车道后车对换道行为的影响三种因素，采用基于Gipps通用避免碰撞算法改进的强制换道速度预测模型作为物理模块，使用遗传算法对物理模型进行标定，使用LSTM设计残差学习模块，通过物理模块与残差学习模块深度协同，构建“物理规律约束-数据驱动修正”高效预测框架。物理模块以车辆动力学原理为基础，接入多维车况信息，借牛顿运动定律、Gipps安全距离模型等，计算物理目标值，生成残差序列建立动力学先验约束;残差学习模块以车况信息为输入，以残差序列为监督目标，搭建LSTM-残差融合网络，端到端训练学习残差映射，自适应修正物理模型在极端工况下的预测偏差。

　　图1 PERL换道轨迹预测方法框架

　　四取得成效

　　长春至深圳国家高速公路河源热水至惠州平南段改扩建工程项目是国家高速公路网第三条南北纵线-长春至深圳高速公路广东境内段的重要组成部分，同时是广东省高速公路网规划“五纵”的一段。改扩建路线全长约116.593公里，分别由粤赣高速公路的河源热水至埔前段与惠河高速公路的河源埔前至惠州平南段组成。

　　结合案例研究内容及成果，选取长春至深圳国家高速公路河源热水至惠州平南段改扩建交通安全薄弱场景进行改进，以实现高速公路改扩建工程施工期重点节点交通运行状态的快速感知、交通事件的快速报警与智能化的信息发布，提升施工期交通智能化管控水平，降低行车安全风险，保障交通运行效率。

　　1宏观交通事件检测

　　(1)雷视一体机设备交通事件正检情况

　

统计2024年4月29日至8月21日(115天)雷视一体机交通事件检测数据具体检测情况如下表。

序号	事件类型	检测及预警次数
1	跟车过近	875
2	急减速	134

(2)危险驾驶行为事件发生区域分布情况统计与分析

事件类型	不同区域事件数量
	交通转换点	互通出口	紧急停车点
跟车过近	313	291	271
急减速	31	77	26